Szkolenie pt.: „Menedżery literatury, analiza bibliometryczna i mapowanie nauki na potrzeby artykułów przeglądowych”

O czym jest to szkolenie?

Szkolenie przybliża, jak sprawnie pracować z literaturą naukową: od wyszukiwania publikacji, przez zarządzanie nimi w Zotero lub Mendeley, aż po analizę bibliometryczną, tworzenie map wiedzy i opis wyników w artykule przeglądowym.

Podczas szkolenia połączymy klasyczne narzędzia akademickie, takie jak Scopus, Web of Science, Zotero, Mendeley i VOSviewer, z narzędziami AI: ChatGPT, SciSpace i Consensus. Uczestnicy dowiedzą się jak wykorzystywać je do wyszukiwania, porządkowania, analizowania i interpretowania literatury naukowej.

W trakcie szkolenia każdy uczestnik będzie mógł stworzyć własnego asystenta badawczego w postaci projektu w ChatGPT. Asystent będzie wspierał pracę z literaturą, analizę bibliometryczną, interpretację map wiedzy oraz przygotowywanie opisów do artykułów naukowych.

Dla kogo?

• Dla naukowców i doktorantów przygotowujących artykuły przeglądowe.
• Dla osób prowadzących systematyczne, narracyjne lub bibliometryczne przeglądy literatury.
• Dla badaczy, którzy chcą uporządkować własną bazę literatury i pracować z nią bardziej efektywnie.
• Dla osób, które chcą wykorzystać AI i mapowanie nauki w procesie pisania artykułu.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do menedżerów literatury, bibliometrii i mapowania nauki

Omówienie rodzajów przeglądów literatury, zastosowań analizy bibliometrycznej oraz możliwości wykorzystania narzędzi AI w pracy z publikacjami naukowymi.

2. Pozyskiwanie publikacji naukowych

Wyszukiwanie literatury w bazach Scopus i Web of Science oraz z wykorzystaniem SciSpace i Consensus, dobór słów kluczowych, zapytań wyszukiwawczych i kryteriów selekcji oraz omówienie możliwości i ograniczeń związanych ze scrapingiem PDF. 

3. Zarządzanie publikacjami w Zotero i Mendeley

Importowanie i porządkowanie publikacji, usuwanie duplikatów, poprawianie metadanych oraz organizowanie literatury w kolekcje, tagi i notatki badawcze.

4. Analiza bibliometryczna literatury

Przygotowanie i analiza danych ze Scopus i Web of Science, interpretacja podstawowych wskaźników bibliometrycznych oraz wykorzystanie ChatGPT do porządkowania i interpretowania wyników. 

5. Tworzenie map wiedzy

Przygotowanie danych i tworzenie w VOSviewer map słów kluczowych, cytowań, współcytowań lub współautorstwa, dobór ustawień analizy i wizualizacji oraz wykorzystanie ChatGPT do porządkowania opisu uzyskanych map. 

6. Interpretacja map wiedzy

Interpretacja węzłów, klastrów i powiązań na mapach bibliometrycznych, rozpoznawanie głównych nurtów, tematów peryferyjnych i potencjalnych luk badawczych oraz formułowanie wniosków z uwzględnieniem ograniczeń analizy.

7. Opis map wiedzy w artykule naukowym

Przygotowanie opisu procedury tworzenia map wiedzy i wyników analizy bibliometrycznej oraz włączanie map do argumentacji artykułu naukowego zgodnie z zasadami APA 7.

8. Dobre i złe praktyki w publikacjach bibliometrycznych 

Analiza przykładów dobrych opisów analiz bibliometrycznych, przykładów nadinterpretacji map i nieprawidłowego wykorzystania VOSviewer, omówienie najczęstszych błędów metodologicznych, a także doskonalenie opisów map w celu zwiększenia ich wartości naukowej.

9. Sesja Q&A 

Omówienie pytań i problemów uczestników związanych z indywidualnymi projektami oraz możliwości dalszego rozwijania własnego asystenta w ChatGPT i pracy z literaturą naukową.

Zakładane efekty szkolenia

• Uczestnik pozna sposoby pozyskiwania literatury naukowej z baz oraz znaczenie narzędzi AI w tym procesie. 
• Uczestnik pozna zasady organizowania i porządkowania zbiorów publikacji w programach Zotero i Mendeley.
• Uczestnik pozna zasady przygotowywania i porządkowania danych na potrzeby analizy bibliometrycznej.
• Uczestnik pozna sposoby tworzenia map wiedzy w VOSviewer.
• Uczestnik pozna zasady interpretowania klastrów, powiązań i innych elementów występujących na mapach bibliometrycznych.
• Uczestnik pozna sposoby opisywania i prezentowania map wiedzy w artykule naukowym.
• Uczestnik pozna dobre praktyki z związane prowadzeniem i opisywaniem analiz bibliometrycznych oraz sposoby rozpoznawania najczęstszych błędów i interpretacji wyników. 
• Uczestnik pozna sposób przygotowania i rozwijania własnego projektu w ChatGPT jako asystenta pracy z literaturą, którego będzie mógł dostosowywać do własnych potrzeb badawczych.

Wymagania

Uczestnik powinien dysponować:

• komputerem z dostępem do Internetu (więcej szczegółów poniżej w części „Platforma”),
• dostępem do Scopus albo Web of Science,
• zainstalowanym programem VOSviewer: https://www.vosviewer.com/,
• zainstalowanym managerem Zotero lub Mendeley.

O prowadzącym:

dr Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Doktorat obronił w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (2015). Adiunkt w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.

Specjalizuje się w zakresie roli sztucznej inteligencji w tworzeniu prac naukowych oraz wprowadzaniu automatyzacji do nauki. Autor kilkudziesięciu publikacji naukowych oraz kanału na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI”.

https://www.youtube.com/@drprzemek

Prowadzi szkolenia z zakresu analizy statystycznej i wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy naukowej.

Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:

• Tomczyk, P. (2026). Researcher as manager of the academic writing process with generative artificial intelligence. Framework for systematic literature review in management. International Journal of Social Research Methodology, 1-19.
  https://www.tandfonline.com/eprint/EDKXX6WQAFPNX8BNCFXP/full?target=10.1080/13645579.2026.2651311
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Vrontis, D. (2026). AI meets academia: transforming systematic literature reviews. EuroMed Journal of Business, 21(1), 345-369.
  https://www.emerald.com/emjb/article/21/1/345/1249905?casa_token=HhBJvmBN3AYAAAAA:w8fUYzm1V8UEhdkMUPEiaSVji0VsIETyXx0sZs6ek3zy11Guebu101WTdF6NUipsXhl4IiSinX2CqAer
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2026). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 58(1), 135-145.
  https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241295802
• Tomczyk, P. (2025). Don’t write, manage! Researcher as manager of systematic literature review process in management. Scientific Papers of Silesian University of Technology. Organization & Management / Zeszyty Naukowe Politechniki Slaskiej. Seria Organizacji i Zarzadzanie, (227).
  https://managementpapers.polsl.pl/wp-content/uploads/2025/09/227-Tomczyk.pdf 
• Tomczyk, P. (2025). Zrzucanie czaru, czyli pozamagiczne argumenty za i przeciw współpracy naukowca ze sztuczną inteligencją, PWN Nauka, 1/2025.
• Tomczyk, P. (2025). AI napisze za nas tekst naukowy? Forum Akademickie.
  https://forumakademickie.pl/zycie-akademickie/ai-napisze-za-nas-tekst-naukowy/
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13.
  https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9
  https://link.springer.com/article/10.1057/s41270-024-00336-9
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham.
  https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-62135-2_15
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Doligalski, T. (2024). The Automation of Science? Possibilities and Boundaries of AI Applications for Conducting Systematic Literature Reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools.
  https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234

Uczestnictwo w szkoleniu wymaga umiejętności podstawowej obsługi komputera (tj. instalacja prostego programu, umiejętność logowania się do aplikacji typu ChatGPT, pracy z programem Word itp.)

Niektóre aplikacje, bądź ich funkcjonalności, zaprezentowane podczas szkolenia są płatne. Nie ma konieczności zakupu ich na potrzeby uczestnictwa w szkoleniu. Zostaną omówione w sposób wskazujący jakie funkcjonalności lub jakie ograniczenia są dostępne w wersjach bezpłatnych a jakie wymagają ewentualnego wykupienia subskrypcji. Informacje przekazane na szkoleniu pozwolą uczestnikowi na świadome podjęcie decyzji o sposobie dalszego korzystania z prezentowanych aplikacji.